Investigadores de la UV y el CSIC piden integrar los datos masivos con criterios de cultivo microbiano

Manuel Porcar y Cristina Vilanova, investigadores del CSIC y del Instituto de Biología Integrativa de Sistemas de la Universidad de Valencia, proponen añadir un punto de vista ecológico e integrar los datos masivos con criterios de cultivo en los estudios de secuenciación masiva.

Redacción | dmredaccion@diariomedico.com | 08/08/2016 11:30

Cristina Vilanova y Manuel Porcar, del Instituto de Biología Integrativa de Sistemas de la Universidad de Valencia (UV) y del CSIC, han propuesto cambiar la forma de realizar los estudios sobre la composición microbiana de muestras biológicas mediante secuenciación masiva.

El artículo, que se publica en Nature Microbiology, plantea integrar los datos masivos con criterios de cultivo microbiano innovadores e interpretarlos desde un punto de vista ecológico.

La variación propuesta afecta a la forma de llevar a cabo los estudios de microbioma, que consisten en el análisis de la composición microbiana de una muestra mediante secuenciación masiva. Este análisis se efectúa en cualquier tipo de ecosistema, como pueden ser el suelo, agua o las heces humanas y se aplica en biotecnología, biomedicina y otras disciplinas relacionadas con las comunidades microbianas.

"Es la primera vez que se propone una estrategia tan holística para estos estudios, la cual incluye técnicas innovadoras que se han desarrollado muy recientemente, como por ejemplo, la predicción de consorcios o el cultivo in situ, algunas llevadas a cabo en nuestro laboratorio", ha indicado Vilanova.

Porcar y Vilanova afirman que la experiencia investigadora les ha demostrado la necesidad de combinar los datos masivos obtenidos en este tipo de estudios con dos puntos de vista.Por una parte, las técnicas de cultivo innovadoras, que permiten aislar físicamente las especies microbianas de interés e ir más allá de los datos de un ordenador.

En segundo lugar, plantean que se interpreten los resultados desde un punto de vista ecológico, así se pueden detectar asociaciones naturales de microorganismos en lugar de realizar infinitas listas de especies individuales.

Los investigadores indican que el reto es reducir la complejidad para mejorar la comprensión. "Cada vez hay más datos no interpretados en las bases de datos. Consideramos que con la estrategia que proponemos, los estudios serían mucho más informativos, y por lo tanto más útiles para estudios ambientales o incluso relacionados con la salud humana", ha indicado Vilanova.